論文の概要: SwarmGPT-Primitive: A Language-Driven Choreographer for Drone Swarms Using Safe Motion Primitive Composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08428v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 14:48:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:09.434663
• Title: SwarmGPT-Primitive: A Language-Driven Choreographer for Drone Swarms Using Safe Motion Primitive Composition
• Title（参考訳）: SwarmGPT-Primitive: 安全なモーションプリミティブ構成を用いたドローン群のための言語駆動型コレオグラフィ
• Authors: Vedant Vyas, Martin Schuck, Dinushka O. Dahanaggamaarachchi, Siqi Zhou, Angela P. Schoellig,
• Abstract要約: SwarmGPT-Primitiveは、大きな言語モデルの推論能力と安全な動き計画を統合する言語ベースの振付法である。 SwarmGPT-Primitiveフレームワークは、安全なモーションプランニングからコレオグラフィー設計を分離する。 我々は、さまざまな歌を基にした振付を行う最大20機のドローンの群れによるシミュレーションと実験を通じて、我々のアプローチを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.683717031940845
• License:
• Abstract: Catalyzed by advancements in hardware and software, drone performances are increasingly making their mark in the entertainment industry. However, designing smooth and safe choreographies for drone swarms is complex and often requires expert domain knowledge. In this work, we introduce SwarmGPT-Primitive, a language-based choreographer that integrates the reasoning capabilities of large language models (LLMs) with safe motion planning to facilitate deployable drone swarm choreographies. The LLM composes choreographies for a given piece of music by utilizing a library of motion primitives; the language-based choreographer is augmented with an optimization-based safety filter, which certifies the choreography for real-world deployment by making minimal adjustments when feasibility and safety constraints are violated. The overall SwarmGPT-Primitive framework decouples choreographic design from safe motion planning, which allows non-expert users to re-prompt and refine compositions without concerns about compliance with constraints such as avoiding collisions or downwash effects or satisfying actuation limits. We demonstrate our approach through simulations and experiments with swarms of up to 20 drones performing choreographies designed based on various songs, highlighting the system's ability to generate effective and synchronized drone choreographies for real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: ハードウェアとソフトウェアの進歩によって、ドローンのパフォーマンスはエンターテイメント業界でますます注目を集めている。 しかし、ドローン群のためのスムーズで安全な振付を設計するのは複雑であり、しばしば専門家のドメイン知識を必要とする。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の推論機能と安全な動作計画を統合し,展開可能なドローン群コレオグラフィを容易にする言語ベースのコレオグラフィであるSwarmGPT-Primitiveを紹介する。 LLMは、動きプリミティブのライブラリを利用して、特定の楽曲のための振付を作成する。言語ベースの振付には、現実の展開のための振付を認証する最適化ベースの安全フィルタが備わっている。 全体的なSwarmGPT-Primitiveフレームワークは、コレオグラフィー設計を安全な動作計画から切り離し、非専門家のユーザは、衝突やダウンウォッシュ効果の回避やアクティベーション制限の満足といった制約に従わずに、作曲を再宣伝し、洗練することができる。 我々は、さまざまな曲に基づいてデザインされた振付を行う最大20台のドローンの群れによるシミュレーションと実験を通じて、我々のアプローチを実証し、実世界の展開のために効果的で同期化されたドローン振付を生成するシステムの能力を強調した。

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